Se c’\u00e8 una cosa di cui la ricerca sul clima ha bisogno \u00e8 senz’altro di misure affidabili, sulla superficie del Pianeta come lungo la verticale. E queste misure devono essere omogenee dal punto di vista spaziale e temporale. Ovvio quindi che si cerchi di fare sempre maggiore ricorso a misure effettuate con sensori satellitari piuttosto che con strumentazione classica. Vero anche per\u00f2 che l’aumento della quantit\u00e0 dei dati disponibili aumenta la difficolt\u00e0 che si pu\u00f2 incontrare per validarli. Ecco perch\u00e9, ad esempio nel mondo della previsione numerica, si sa che un modello ha bisogno certamente di tanti dati, ma perch\u00e9 li si possa usare \u00e8 necessario che anche solo pochi di questi siano veramente buoni.<\/p>\n
Misurare la temperatura con i termometri o derivarla da sensori satellitari non \u00e8 affatto la stessa cosa. \u00a0E’ per questo che la differenza di trend osservata tra le temperature satellitari e quelle tradizionali, cos\u00ec come tra diversi sensori satellitari non mette soltanto in dubbio la reale consistenza dei trend osservati, ma pone anche un serio problema di attendibilit\u00e0 per le serie stesse. In particolare, \u00e8 noto che le serie raccolte dal team dell’Universit\u00e0 di Huntsville in Alabama (AMSU), team cui partecipano John Christy e Roy Spencer, due vecchie volpi dello scetticismo climatico, mostrano un trend di riscaldamento della bassa e media troposfera inferiore a quello misurato dai sensori del Remote Sensing System della NOAA e largamente inferiore a quello dei dataset relativi superficie. Differenze reali, strumentali o entrambe le cose?<\/p>\n
Un gruppo di ricerca americano ha appena cercato di risolvere il problema, pubblicando uno studio in cui sarebbe stato individuato un bias ‘raffreddante’ nel trattamento dei dati AMSU. Il trend che deriva al netto della correzione ritenuta necessaria ridurrebbe molto la distanza dai ‘cugini’ dell’RSS e dai lontani parenti delle temperature di superficie.<\/p>\n